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让大数据落地的正确姿势

大数据落地之惑

如果有人直到今天还没听说过大数据这个词的话,恐怕只能用“word哥,他可能居住在火星”来形容了,如果有企业直到今天在宣讲自己产品的时候还不扯上几句大数据的话,恐怕真的是不好意思出来演讲了。大数据如此火热,以至于很多企业都部署了大数据产品,应用了大数据技术,也对大数据抱着美妙的幻想:希望大数据技术能够给企业带来立竿见影的效果。

但实际上,效果却不尽如人意,很多企业空有一套不错的大数据产品或方案,却无法真正的把大数据技术应用起来,实现大数据在企业中的落地,从而无法发挥大数据技术的价值。百分点集团战略和运营副总裁刘钰对此也深有感触,她表示,目前存在的情况是国内很多行业、或者细分行业的龙头,已经有了很好的信息化基础积累,但在帮助这些客户搭建了大数据平台,做完数据整合、数据打通、数据应用之后,却发现无法到达理想中的效果。很多客户在大数据方面投资都是百万级起,花了很多钱,也费了很多的心血,但最终却还是无法将大数据技术真正应用起来,无法实现大数据在企业中的真正落地,所以百分点从半年前开始就在思考这个问题,为什么在这么多的行业标杆企业当中,大数据却始终无法真正应用起来呢?

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百分点通过对一些成功应用大数据的企业的研究以及针对一些传统企业应用大数据技术的思考,认为,让大数据真正在企业落地的解决之道,是企业必须将技术与业务进行深度融合,从而形成符合大数据时代的数据决策力。

而所谓数据决策力,就是基于数据进行科学决策并产生价值的能力。

构筑企业数据决策力

数据决策力,是未来任何一家企业必须具备的一种就像财务管理能力一样的基本能力,这种能力是企业在未来竞争中不可或缺的能力,而不仅仅是一个可选项。而要具备强大的数据决策力,就需要从构筑企业数据决策力开始,而一个不断强化的大数据决策平台,将会强有力的支持企业数据决策力的构建。

刘钰表示,构筑企业大数据决策平台,绝不仅仅是靠招一些人,上一套系统就可以解决的,它需要遵循一定的流程和方法论,而百分点经过多年各行业的大数据实践,提出了一套已经经过市场验证、行之有效的大数据平台建设“BASIC”理论,即核心理念(Belief)、架构设计(Architecture)、专业团队(Staff)、基础设施(Infrastructure)、机构能力(Capability)。

所谓核心理念(Belief),就是相信,即企业决策层必须树立数据是企业的核心资产这一核心理念,相信只有将企业架构在数据之上并基于数据进行决策,企业的大数据转型才能成功,企业才能构筑出强有力的数据决策力,这是一切的前提。在此之上,还要进行企业组织的架构设计(Architecture),建立起能够适应数字化生存方式的企业组织机构,从而将数据的价值充分渗透和传递到企业的各层级中去,只有建立了这样正确的组织架构,大数据在企业落地才能成为可能。而有了这个正确的架构以后,接下来就是要找到正确的人,即专业团队(Staff),组成企业的数据团队,并让数据团队与业务团队保持高效的沟通和协同,主动参与和支持业务决策,这样才能提高整个企业的数据利用效率。有了专业团队之后,企业才应该开始建设基础架构(Infrastructure),而实际上,很多企业在没有做出任何规划之前,就已经开始基础设施建设了,这是企业常犯的一个错误。在所有这四个要素都具备之后,企业不久就会发现,它逐渐形成了一种新的机构能力(Capability),即数据决策力。

刘钰总结道,BASIC理论实际上是一个不断循环迭代的闭环,当企业,政府,看到数据决策力带来的对内管理,对外服务的效果,它就会更有动力,它的信念也会再加强,企业也会更愿意来构建更强的团队,把大数据再渗透到更多的部门当中去,如此这般,大数据能够形成的能力,就不仅仅是在营销层面,而是可以渗透到包括产品设计,运营管理、客户关系管理等诸多方面,这样就会形成一个正向的循环,在这样的正向循环中,企业的数据决策力就会越来越高。

释放企业的数据决策力

当企业具备了强大的数据决策力以后,如何释放这种数据决策力,即如何体现数据价值的问题,就成为了企业面临的又一大问题。而对于这个问题,刘钰认为,只要遵循释放数据决策力的3D理论,企业就可以快捷的建立起大数据应用,使得大数据在企业中的价值迅速得到体现。

而决策力的3D理论,则是从数据化(Datafy)开始。数据化就是将数字资源转化为数据资产的过程。大数据的产生,也是互联网的数据化结果,所以到最后,未来将会出现一个数字化的世界,这个世界是现实社会一个镜像,但这个镜像完全是由数据产生。随着物联网的发展,随着各种传感器的发明,未来世界上发生的所有事情,包括人的行为,气侯的变化,噪音的变化,交通量的变化,所有的事务,都会被记录下来,变成一个数据化的记录,形成一个数据化的世界,这就是整个世界的数据化进程。
而有了这些海量的数据之后,第二步就是发现洞见(Discover)。如果这些海量的数据只是存在那里,没有人去分析,那么这些数据是发挥不了任何作用的,而分析这些数据是要有技术和方法的,需要通过综合文本分析、机器学习、深度学习和商业建模等方式,将不同来源、不同维度的数据关联在一起,交叉挖掘分析,从而发掘出隐藏在数据背后的价值和意义。

而当你发掘出了数据背后的价值和意义之后,最后一步就是设计重构(Design)了,依托企业丰富的数据资产,将洞见和发现贯穿于企业的实际业务中,或者重构企业的产品,或者是服务,或者是商业模式,从而带来新的业务和商业模式,同时,这些新的业务和商业模式又会带来新一轮的数据和数据化 ,从而形成一个螺旋上升,不断进化的逻辑闭环,促进企业数据决策力不断强化。

大数据落地的五种模式

构筑企业的数据决策力,释放企业的数据决策力,都是让大数据充分发挥其价值的方法论,而要让这些方法论能够真正帮助企业,还需要一套真正能让大数据在企业中落地的模式,在谈到这个问题时,刘钰表示,百分点认为目前市场中主要有甲方买卖、甲方乙方化、战略合作、合资公司、跨界融合这5种模式来实现大数据落地:
甲方买卖:传统的交付模式,甲方购买大数据产品与解决方案,并由乙方交付;
甲方乙方化:甲方从自身需求出发,形成大数据产品或解决方案,并在同行业中进行输出;
战略合作:供求双方建立战略合作关系、进行深度合作;
合资公司:通过合资的方式深度融合行业,实现大数据技术与具体业务的深度融合;
跨界融合:不同行业之间跨界融合,实现大数据资源的敏锐应用。

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对于这5种大数据落地模式,刘钰表示:“企业用户可以根据自身业务以及实际需求,决定采用哪种方式来实现大数据转型。五种落地模式反映出技术与业务融合的程度不同,甲乙买卖这种传统模式在技术与业务融合程度方面最弱;甲方乙方化则会带来同业竞争的困扰;战略合作、合资公司以及跨界融合这三种模式能够有效促进技术与业务的融合,不过能够做到跨界融合的公司凤毛菱角。”

刘钰最后表示:”大数据是DT时代的重要标志,而DT时代跟IT时代最大的不同在于:大数据时代是一个开放合作,生态化的一个环境。而不是原来IT时代割据的,分离的环境。这也是为什么我们认为在大数据落地的过程当中有会有大量的战略合作,大量的合资公司产生的原因,除了是完成跨界融合技术和业务的高度融合之外,也是由于大数据非常特别的一点,即数据一定要开放流动叠加才能够产生最大的价值,这才是大数据正确的落地模式。“

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